Il “brodino digitale”. Attenzione sempre al “Grande Fratello” …
“Saranno anche sintesi o brodini digitali, ma sempre superiori a certi sgangherati opinionisti, commentatori, giornalisti! AI ha chiarezza, ordine espositivo …” — “Sono d’accordo. La libertà condiziona il pensiero umano, da sempre, e questo genera il caos altrimenti detto casino. Il Verbo era in principio, ma poi arrivò Babele, che continua. Ovviamente ci sono i rischi, vengono dal Grande Fratello. Sarà una questione di scelta … peggio non potra andare … chi vivrà, vedrà …” — “Caro prof. … credo che il buon Carioti debba aggiornarsi un pochino. Ha idee piuttosto vetuste. Provi a googlare questo progetto: Prodigit. È portato avanti anche da un sarnese di mia conoscenza e da altre menti della nostra zona …” — “è un progetto che spaventa anche il Vaticano, che ha inserito nel comitato etico il suo massimo esperto di AI …” — “Altro che brodino digitale … “
Questi sono alcuni commenti apparsi sulla pagina di FB a commento della della mia lettera pubblicata su LIBERO in risposta a quanto pensa il vice direttore del quotidiano Fausto Carioti.
No, l’intelligenza artificiale non può essere considerata semplicemente un “brodino digitale”. L’intelligenza artificiale (IA) è un campo di studio che si occupa di creare sistemi informatici in grado di eseguire compiti che richiedono solitamente l’intelligenza umana.
L’IA può essere vista come un insieme di algoritmi e modelli matematici che permettono alle macchine di apprendere dai dati e di prendere decisioni o eseguire attività in modo autonomo. L’obiettivo dell’IA è quello di simulare alcune delle funzioni cognitive umane, come il ragionamento, l’apprendimento, la percezione e la comprensione del linguaggio.
I brodini digitali, o chatbot, sono applicazioni di intelligenza artificiale che sono progettate per interagire con gli utenti attraverso il linguaggio naturale. Tuttavia, l’intelligenza artificiale è un campo molto più ampio e comprende anche altre aree come l’apprendimento automatico (machine learning), l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, la robotica e molte altre.
Quindi, mentre i brodini digitali possono utilizzare l’intelligenza artificiale per fornire risposte alle domande degli utenti, l’IA è un campo di studio più ampio e complesso che va oltre l’ambito dei semplici chatbot.
L’intelligenza artificiale comprende vari sottocampi e tecniche che mirano a replicare o simulare l’intelligenza umana nelle macchine. Ecco alcune aree chiave dell’intelligenza artificiale:
Machine Learning (ML): l’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si concentra su algoritmi e modelli statistici che consentono ai computer di apprendere dai dati e fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati. Le tecniche ML includono l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo. Ha trovato applicazioni in diversi settori come il riconoscimento di immagini e parlato, l’elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): la PNL implica l’interazione tra computer e linguaggio umano. Consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano, facilitando attività come la traduzione linguistica, l’analisi dei sentimenti, i chatbot e gli assistenti vocali.
Visione artificiale: la visione artificiale si occupa di consentire alle macchine di comprendere e interpretare le informazioni visive da immagini o video. Coinvolge attività come il riconoscimento degli oggetti, la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e la generazione di immagini. La visione artificiale ha applicazioni in campi come veicoli autonomi, sistemi di sorveglianza e imaging medico.
Robotica: la robotica implica la progettazione, lo sviluppo e il funzionamento di robot in grado di eseguire compiti in modo autonomo o con l’assistenza umana. L’intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nella robotica consentendo ai robot di percepire il loro ambiente, prendere decisioni e interagire con esseri umani o altri oggetti.
Sistemi esperti: i sistemi esperti sono sistemi di intelligenza artificiale progettati per imitare le competenze umane in domini specifici. Usano tecniche di rappresentazione della conoscenza e di ragionamento per risolvere problemi complessi emulando i processi decisionali di esperti umani. I sistemi esperti sono stati impiegati in campi come la medicina, la finanza e l’ingegneria.
Deep Learning: il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali con più livelli per modellare e apprendere modelli complessi nei dati. Il deep learning ha ottenuto notevoli successi in vari settori, come il riconoscimento di immagini e parlato, l’elaborazione del linguaggio naturale e i giochi.
Questi sono solo alcuni esempi dei numerosi rami e applicazioni dell’intelligenza artificiale. Il campo è in rapida evoluzione e i ricercatori esplorano continuamente nuove tecniche e progressi per migliorare le capacità dei sistemi intelligenti.
Attenzione sempre al Grande Fratello …
